揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭偉 ? 著

圖書標籤:

• 深度強化學習
• 強化學習
• 人工智能
• 機器學習
• C語言
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• AI
• 深度學習

店鋪： 榮豐通達圖書專營店

齣版社： 中國水利水電

ISBN：9787517062387

商品編碼：28045957514

基本信息

書名：揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書

ISBN：9787517062387

定價：89.8

作者：彭偉  編著

CIP分類：TP181

中圖分類：機器學習-研究

印張：23.25

頁數：372

用紙：65全木漿

字數：357韆字

齣版日期：2018.5.1

開本：16開170*230

銷售分類：書籍/雜誌/報紙 >> 計算機/網絡 >> 計算機控製仿真與人工智能

廣告語：

      AI人工智能和機器學習類圖書 深度強化學習算法入門圖書 AlphaGo核心算法揭秘 一本用C語言描述機器學習、深度學習的著作 1000行代碼 代碼源文件下載160多張學習示意圖 120多個公式 7年開發經驗 

      深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度學習算法和強化學習算法的巧妙結閤，它是一種新興的通用人工智能算法技術，也是機器學習的前沿技術，DRL算法潛力無限，AlphaGo是目前該算法成功的使用案例。DRL算法以馬爾科夫決策過程為基礎，是在深度學習強大的非綫性函數的擬閤能力下構成的一種增強算法。深度強化學習算法主要包括基於動態規劃（DP）的算法以及基於策略優化的算法，本書的目的就是要把這兩種主要的算法（及設計技巧）講解清楚，使算法研究人員能夠熟練地掌握。

      《揭秘深度強化學習人工智能機器學習技術叢書》共10章，首先以AlphaGo在圍棋大戰的偉大事跡開始，引起對人工智能發展和現狀的介紹，進而介紹深度強化學習的基本知識。然後分彆介紹瞭強化學習（重點介紹濛特卡洛算法和時序差分算法）和深度學習的基礎知識、功能神經網絡層、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN），以及深度強化學習的理論基礎和當前主流的算法框架。後介紹瞭深度強化學習在不同領域的幾個應用實例。引例、基礎知識和實例相結閤，方便讀者理解和學習。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》內容豐富，講解全麵、語言描述通俗易懂，是深度強化學習算法入門的佳選擇。本書適閤計算機本科相關學生、人工智能領域的研究人員以及所有對機器學習和人工智能算法感興趣的人員。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》是一本詳細介紹深度強化學習算法的入門類圖書，涉及深度學習和強化學習的相關內容，是人工智能前沿的研究方嚮。非常適閤想在下一代技術領域立足的人工智能和機器學習算法從業者學習和參考。

      機器學習的一個分支是神經網絡；神經網絡模擬人的大腦，形成神經網絡模型，它可以包括很多層次，一般來講層次越深學習效果越好，很多層的神經網絡就是深度學習。

      在傳統的機器學習中，主要分為非監督學習（unsupervised learning）、監督學習（supervised leaning）和強化學習。強化學習是對決策的學習，簡單來講，強化學習就是用奬勵機製，自己調節參數，讓算法越來越聰明。

      深度強化學習，研究的是如何通過深度學習的方法來解決強化學習的問題。也就是深度學習和強化學習的結閤。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》一書囊括瞭強化學習基礎知識、馬爾科夫決策過程、無模型強化學習、模仿學習、深度學習基礎知識、神經網絡基本組成、反嚮傳播算法、功能神經網絡層、循環神經網絡、捲積神經網絡（CNN）的基礎和結構、循環神經網絡（RNN）、深度強化學習基礎、濛特卡洛搜索樹、策略梯度算法、深度強化學習算法框架、深度Q學習、雙Q學習、異步優越性策略子-評價算法、深度強化學習應用實例等。

      深度強化學習算法可應用於量化投資、遊戲智能、機器人決策、自動駕駛、無人機等。

目錄：

第1章  深度強化學習概覽

1.1  什麼是深度強化學習？

1.1.1 俯瞰強化學習

1.1.2 來一杯深度學習

1.1.3  Hello，深度強化學習

1.2 深度強化學習的學習策略

1.3 本書的內容概要

參考文獻

第2章  強化學習基礎

2.1  真相--經典的隱馬爾科夫模型（HMM）

2.1.1  HMM引例

2.1.2  模型理解與推導

2.1.3  隱馬爾科夫應用舉例

2.2  逢考必過—馬爾科夫決策過程（MDP）

2.2.1  MDP生活化引例

2.2.2  MDP模型

2.2.3  MDP模型引例

2.2.4  模型理解

2.2.5  探索與利用

2.2.6  值函數和動作值函數

2.2.7  基於動態規劃的強化問題求解

2.3  糟糕，考試不給題庫—無模型強化學習

2.3.1 濛特卡洛算法

2.3.2  時序差分算法

2.3.3  異步強化學習算法

2.4  學霸來瞭--強化學習之模仿學習

2.4.1 模仿學習（Imitation Learning）

2.4.2 逆強化學習

本章總結

參考

第3章  深度學習基礎

3.1深度學習簡史

3.1.1  神經網絡發展史

3.1.2  深度學習的分類

3.1.3  深度學習的應用

3.1.4  深度學習存在的問題

3.2深度學習基礎概念

3.2.1  深度學習總體感知

3.2.2  神經網絡的基本組成

3.2.3 深度學習訓練

3.2.4  梯度下降法

3.2.5  反嚮傳播算法（BP）

3.3數據預處理

3.3.1  主成分分析（PCA）

3.3.2  獨立成分分析（ICA）

3.3.3  數據白化處理

3.4  深度學習硬件基礎

3.4.1  深度學習硬件基礎

3.4.2  GPU簡介

3.4.3  CUDA編程

本章總結

參考

第4章  功能神經網絡層

4.1  激活函數單元

4.2  池化層Pooling layer

4.3 參數開關Dropout

4.4  批量歸一化層（Batch normalization layer）

4.5 全連接層

4.6 捲積神經網絡

4.7 全捲積神經網絡

4.8 循環（遞歸）神經網絡（RNN）

4.9 深度學習的

本章總結

參考

第5章  捲積神經網絡（CNN）

5.1捲積神經網絡 CNN基礎

5.1.1  捲積神經網絡的曆史

5.1.2  捲積神經網絡的核心

5.2  捲積神經網絡 CNN結構

5.2.1  深度捲積神經網絡CNN

5.2.2 深度捲積神經網絡CNN可視化

5.3  經典捲積神經網絡架構分析

5.3.1  的開始--LeNet

5.3.2 王者迴歸--AlexNet

5.3.3 起飛的時候--VGG

5.3.4 緻敬經典GoogLeNet

5.3.5  沒有深隻有更深--ResNet

5.4  對抗網絡

5.4.1  對抗網絡（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的應用實例

本章總結

參考

第6章  循環神經網絡（RNN）

6.1 RNN概覽

6.2 長期依賴（Long-Term Dependencies）問題

6.3 LSTM的變體

本章總結

參考

第7章：如何寫自己的CNN—C語言實現深度學習

7.1  如何寫自己的CMake文件

7.2  如何寫自己神經網絡

7.2.1 激活函數

7.2.2  池化函數

7.2.3  全連接層

7.3 捲積神經網絡

7.3.1  CNN網絡的構建

7.3.2 CNN前嚮傳播

7.3.3  CNN的反嚮傳播

7.4 文件解析

本章總結

第8章  深度強化學習

8.1  初識深度強化學習

8.1.1  深度強化學習概覽

8.1.2  記憶迴放（Memory-Replay）機製

8.1.3  濛特卡羅搜索樹

8.2  深度強化學習（DRL）中的值函數算法

8.2.1  DRL中值函數的作用

8.2.2  DRL中值函數理論推導

8.3  深度強化學習中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1  策略梯度的作用和優勢

8.3.2  策略梯度的理論推導

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4  策略梯度的優化算法

8.3.5 策略子－評判算法（Actor-Critic）

8.4  深度強化學習網絡結構

參考

第9章 深度強化學習算法框架

9.1  深度Q學習

9.2 雙Q學習

9.3 異步深度強化學習

9.4 異步優越性策略子-評價算法

9.5 DDPG算法：

9.6 值迭代網絡

本章總結

參考

第10章  深度強化學習應用實例

10.1  Flappy Bird應用

10.2  Play Pong應用

10.3 深度地形-自適應應用（Deep Terrain-adaptive應用）

10.4  AlphaGo254

10.4.1  獨立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章總結

參考

附錄： 常用的深度學習框架

F.1.榖歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow簡介

F.1.2  TensorFlow基礎

F.2 輕量級MXNet

F.2.1  MXnet介紹

F.2.2  MXnet基礎

F.3 來至UCLA的Caffe

F.3.1 Caffe簡介

F3.2  Caffe基礎

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano簡介

F.4.2 Theano基礎

F.5 30s 入門的Keras

參考

《現代統計學原理與實踐》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的統計學知識體係。從基礎概念到高級應用，本書係統地闡述瞭現代統計學的核心原理、關鍵方法以及實際應用技巧。本書適閤對統計學感興趣的本科生、研究生、科研人員以及需要運用統計學知識解決實際問題的從業者。 第一部分：統計學基礎概念與描述性統計 本部分將帶領讀者走進統計學的世界，理解其基本概念和核心思想。 引言：統計學的概念與重要性 什麼是統計學？統計學在科學研究、社會決策和商業分析中的作用。 統計學與數據科學、機器學習的關係。 本書的學習目標與結構概覽。 數據的類型與測量尺度 定性數據（分類數據）：名義尺度、順序尺度。 定量數據（數值數據）：區間尺度、比例尺度。 不同類型數據在統計分析中的處理差異。 數據收集與抽樣 總體與樣本的概念。 常用的抽樣方法：簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣。 抽樣誤差的來源與控製。 樣本代錶性的重要性。 描述性統計：概覽數據特徵 數據的整理與可視化： 頻率分布錶：單變量和雙變量頻率分布。 圖錶展示：條形圖、餅圖、直方圖、莖葉圖、箱綫圖、散點圖。 如何根據數據類型和分析目的選擇閤適的圖錶。 集中趨勢的度量： 均值（平均數）：算術平均數、加權平均數。 中位數：理解其魯棒性。 眾數：適用於離散數據和分類數據。 集中趨勢度量在不同情況下的選擇與解釋。 離散程度的度量： 極差：最簡單的離散度度量。 四分位距：衡量數據的中間50%的離散程度。 方差與標準差：衡量數據與均值的偏離程度，其統計意義和計算方法。 變異係數：衡量相對離散程度。 分布形態的度量： 偏度（Skewness）：衡量分布的對稱性，左偏、右偏與對稱分布。 峰度（Kurtosis）：衡量分布的尖銳程度，與正態分布的比較。 百分位數與箱綫圖： 百分位數的概念及其應用。 箱綫圖的構成與解讀，識彆異常值。 第二部分：概率論基礎與概率分布 概率論是統計推斷的基石，本部分將詳細介紹概率的基本概念和常用的概率分布。 概率的基本概念 隨機試驗、樣本空間、事件。 概率的定義：古典概率、經驗概率、主觀概率。 概率的基本公理與性質。 條件概率與獨立事件：乘法法則、加法法則。 貝葉斯定理：理解先驗概率、後驗概率與似然函數。 隨機變量與概率分布 離散型隨機變量：概率質量函數（PMF）。 連續型隨機變量：概率密度函數（PDF）與纍積分布函數（CDF）。 期望（均值）與方差的計算。 重要的離散概率分布 二項分布（Binomial Distribution）： 描述獨立重復試驗中成功的次數。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 描述在固定時間或空間單位內隨機事件發生的次數。 幾何分布（Geometric Distribution）： 描述首次成功所需的試驗次數。 超幾何分布（Hypergeometric Distribution）： 描述無放迴抽樣中某一類事件的發生次數。 重要的連續概率分布 均勻分布（Uniform Distribution）： 描述所有可能結果等概率的分布。 正態分布（Normal Distribution）： “鍾形麯綫”，自然界和許多統計現象的基礎分布，理解其標準化（Z分數）和參數（均值、方差）。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述兩次事件發生之間的時間間隔。 t分布（Student's t-distribution）： 在樣本量較小時，用於估計均值時的重要分布。 卡方分布（Chi-squared Distribution）： 在假設檢驗中，常用於檢驗方差、擬閤優度等。 F分布（F-distribution）： 用於比較兩個方差的大小，常用於方差分析。 中心極限定理（Central Limit Theorem） 理解中心極限定理的核心思想：無論原始分布如何，大量獨立同分布隨機變量的均值近似服從正態分布。 中心極限定理在統計推斷中的關鍵作用。 第三部分：統計推斷：從樣本到總體 本部分是統計學的核心，我們將學習如何利用樣本信息對總體進行推斷。 參數估計 點估計： 矩估計法。 最大似然估計法（MLE）：理解其思想與應用。 估計量的性質：無偏性、一緻性、有效性。 區間估計： 置信區間（Confidence Interval）：解釋其含義，理解置信水平。 總體均值的置信區間：已知總體方差和未知總體方差情況下的計算。 總體比例的置信區間。 總體方差的置信區間。 大樣本與小樣本區間估計的區彆。 假設檢驗（Hypothesis Testing） 基本概念： 原假設（Null Hypothesis, H0）與備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）。 檢驗統計量。 拒絕域與接受域。 顯著性水平（α）。 P值（P-value）：解釋其含義，以及如何使用P值做齣決策。 第一類錯誤（Type I Error）與第二類錯誤（Type II Error）。 檢驗的功效（Power of a test）。 常用的假設檢驗方法： Z檢驗（Z-test）： 用於大樣本均值檢驗，或已知總體方差的檢驗。 t檢驗（t-test）： 用於小樣本均值檢驗，或未知總體方差的檢驗。 單樣本t檢驗。 獨立樣本t檢驗（配對樣本t檢驗）。 卡方檢驗（Chi-squared Test）： 擬閤優度檢驗：檢驗樣本數據是否符閤某個理論分布。 獨立性檢驗：檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 F檢驗（F-test）： 方差齊性檢驗。 方差分析（ANOVA）：比較三個或更多個總體的均值是否存在顯著差異。 非參數檢驗（Non-parametric Tests）： 當數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性）時使用。 威爾科剋森秩和檢驗（Wilcoxon Rank-Sum Test）/曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U Test）。 符號秩檢驗（Wilcoxon Signed-Rank Test）。 Kruskal-Wallis H檢驗。 第四部分：迴歸分析與模型構建 本部分將深入探討變量之間的關係，並介紹如何構建預測模型。 相關分析（Correlation Analysis） 散點圖的解讀。 皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）：衡量綫性關係的強度與方嚮。 相關係數的假設檢驗。 相關與因果的區彆。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression） 迴歸模型：Y = β0 + β1X + ε。 最小二乘法（Least Squares Method）估計迴歸係數。 迴歸方程的解釋。 決定係數（R-squared）：衡量模型對因變量變異的解釋程度。 迴歸係數的假設檢驗。 預測與置信區間。 迴歸模型的假設與診斷：殘差分析。 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression） 引入多個自變量。 迴歸模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 迴歸係數的解釋與檢驗。 調整決定係數（Adjusted R-squared）。 多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理。 模型選擇（嚮前選擇、嚮後剔除、逐步迴歸）。 分類變量的處理：虛擬變量（Dummy Variables）。 非綫性迴歸與廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs） 當變量間關係非綫性時，如何選擇閤適的模型。 引入鏈接函數（Link Function）和指數族分布（Exponential Family Distribution）。 邏輯迴歸（Logistic Regression）：用於二分類因變量的迴歸模型。 泊鬆迴歸：用於計數因變量的迴歸模型。 第五部分：統計分析的實踐與應用 本部分將結閤實際案例，展示統計學在不同領域的應用。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 單因素方差分析。 雙因素方差分析。 事後比較（Post-hoc tests）：如Tukey HSD, Bonferroni。 時間序列分析（Time Series Analysis） 時間序列數據的特點：趨勢、季節性、周期性、隨機性。 平穩性檢驗。 自相關函數（ACF）與偏自相關函數（PACF）。 ARIMA模型簡介。 貝葉斯統計入門 貝葉斯推斷的基本框架。 與頻率派統計的區彆。 貝葉斯因子。 統計軟件應用 介紹常用的統計軟件，如R, Python (Statsmodels, SciPy), SPSS, SAS等。 如何使用軟件進行數據錄入、清洗、分析與可視化。 代碼示例與實踐指導。 案例研究 結閤不同領域的實際問題，如醫學研究、市場營銷、金融分析、社會科學調查等，演示統計分析的完整流程。 本書特色： 結構清晰，循序漸進： 從基礎概念到高級應用，邏輯嚴謹，便於讀者逐步掌握。 概念透徹，原理深入： 詳細闡述統計學的數學原理，幫助讀者理解“為什麼”。 方法全麵，應用廣泛： 涵蓋瞭現代統計學最常用的方法，並提供瞭豐富的實際應用案例。 圖錶輔助，易於理解： 大量圖示和錶格的使用，增強瞭內容的直觀性和可讀性。 實踐導嚮，注重應用： 結閤統計軟件的使用，引導讀者將理論知識應用於解決實際問題。 通過閱讀本書，讀者將能夠建立紮實的統計學理論基礎，掌握分析和解釋數據的能力，並能自信地運用統計學工具解決現實世界中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對AI領域非常感興趣，特彆是近幾年深度強化學習在遊戲、機器人等領域取得的巨大成就，讓我感到非常震撼。但是，很多相關的書籍要麼過於理論化，要麼隻停留在使用高級框架的層麵，讓我覺得離核心原理還很遠。這本書的“揭秘深度強化學習”和“算法入門”的字樣，讓我覺得它可能能填補這個空白。我特彆看重“揭秘”這個詞，希望它能夠深入淺齣地講解深度強化學習的各種經典算法，例如Q-learning、SARSA、DQN、A3C等等，並且詳細闡述它們之間的聯係與區彆。同時，我也對“C語言描述”這個點很感興趣，雖然我更常用Python，但我相信通過C語言去理解算法的底層邏輯，能幫助我更深刻地理解模型的計算過程和效率瓶頸。我希望這本書能夠提供清晰的算法流程圖和代碼實現，讓我能夠真正動手實踐，構建自己的強化學習模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍”給我一種非常紮實和深入的感覺。我一直以來都在探索人工智能，特彆是機器學習和深度學習的奧秘，但往往在學習過程中會遇到一些瓶頸，感覺隻是停留在錶麵。看到“揭秘”這個詞，我感覺這本書會深入剖析深度強化學習的內在機製，而不是泛泛而談。而“C語言描述機器學習”這一點尤其吸引我，因為我一直認為，用更底層的語言去理解算法，能夠幫助我更好地掌握其核心思想，並且在實際應用中更具靈活性。我期望書中能詳細講解各種強化學習算法的數學原理，並通過C語言代碼直觀地展示其實現過程，讓我能夠清晰地理解每一個步驟是如何運作的。我希望這本書能讓我從一個AI的“使用者”蛻變成一個AI的“理解者”和“創造者”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年的C語言愛好者，看到這本書同時提到瞭“C語言描述機器學習”和“深度強化學習算法入門”，簡直是為我量身定做的！我一直認為，學習任何一個技術領域，如果能從最基礎的語言層麵去理解，會收獲更多。機器學習和深度學習雖然有很多高級框架，但其底層邏輯和算法的實現，用C語言來講解，會更加直觀和深入。我特彆好奇這本書如何將C語言的語法和特性融入到機器學習算法的講解中，比如如何用C語言來錶示嚮量、矩陣運算，如何實現神經網絡的反嚮傳播，以及如何構建深度強化學習的Agent。我希望書中能夠有大量的代碼示例，並且這些代碼不僅僅是簡單的演示，而是能夠包含一些優化的技巧和對性能的考慮。如果能通過C語言的學習，讓我對深度強化學習的每一個步驟都瞭如指掌，那將是一次非常寶貴的學習經曆。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我大開眼界！我一直對人工智能領域充滿好奇，尤其對深度強化學習這個概念很著迷，但又覺得它深不可測。看瞭這本書的目錄，特彆是“C語言描述機器學習”和“深度強化學習算法入門”這幾個關鍵詞，一下子就勾起瞭我的學習欲望。我一直覺得，如果能用一種相對底層的語言去理解機器學習的原理，會比直接用高級庫更加透徹。C語言的嚴謹和效率，感覺非常適閤用來剖析算法的每一個細節。想象一下，能夠親手去編寫一些基礎的機器學習模型，然後一步步過渡到深度強化學習的那些復雜的策略梯度、Q-learning的變種，這簡直是夢想中的學習路徑。我特彆期待書中能夠詳細講解不同算法背後的數學原理，以及如何通過C語言代碼去實現，而不是僅僅停留在概念層麵。對於我這種希望深入理解AI核心技術的人來說，這本書似乎提供瞭一個絕佳的契機，讓我能夠從“知其然”邁嚮“知其所以然”。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都在關注AI的發展，但說實話，很多理論和概念都顯得有些晦澀難懂，尤其是深度強化學習，常常感覺像是在雲端。這本書的書名，特彆是“揭秘深度強化學習”，讓我眼前一亮。我理解“揭秘”這個詞意味著這本書不會迴避那些復雜的數學推導和算法細節，而是會一層層地剝開它的神秘麵紗，讓我能真正理解它是如何工作的。我希望它能用一種清晰易懂的方式，解釋像馬爾可夫決策過程（MDP）、貝爾曼方程、策略梯度、值函數逼近等核心概念。而且，能夠結閤C語言來描述，這給我一種很強的實踐感，意味著我不僅能學到理論，還能看到這些理論是如何在實際代碼中落地的，甚至可以嘗試著去修改和調試。這對於我來說，比單純的理論書籍或者隻有高級API的教程更有價值。我期待的是那種能夠讓我真正掌握深度強化學習精髓，並且具備一定的動手能力的書籍。